電動滑板車Bird、Lime熱潮退燒中,投資人紛紛急踩煞車
電動滑板車Bird、Lime熱潮退燒中,投資人紛紛急踩煞車

曾經在中國颳起旋風的共享單車逐漸走向衰敗,而在太平洋的另一端,同樣是兩輪的共享電動滑板車(electric scooter)確獲得資本市場以及用戶的喜愛,不僅頻頻拿下鉅額融資,上周更傳出Uber有意收購兩大品牌Bird和Lime。

然而在市場日益競爭,以及車輛頻頻遭到破壞的現況下,投資者的熱情正一步一步的退燒中,根據《華爾街日報》消息,兩家公司都不得不因此調整估值目標,眼中不再只有無盡的融資野心。

提升估值想融資,投資者興致缺缺

很多人在一年多前根本沒有聽過電動滑板車,大約從去年春天開始,Bird、Lime在舊金山、洛杉磯街頭撒下數千台電動滑板車,無樁式的設計,用戶以手機掃描QR Code就能解鎖使用,這款被視為「共享單車2.0」的新產品,同樣被視為城市串起最後一哩路的功能,更成為資本市場的風口和媒體討論的焦點。

electric scooter
Lime先前也曾告訴潛在投資者,要以大約40億美元估值在進行融資,最後則降低到20~30億美元的估值進行融資。
圖/ shutterstock

其中Bird在2017年由Uber的前主管成立,2018年6月Bird拿下紅杉資本領投的新一輪3億美元的融資,估值一舉從5月底的10億美元飆升至6月底的20億美元;同樣創立於2017年的Lime Bike是兩位華人Brad Bao和Toby Sun創立的公司,是受到摩拜和ofo的啟發才推出滑板車,目前已經累積5輪融資,如今估值達11億美元。

Bird目前正計劃以20億美元的估值為基礎,想要進行新的融資活動,根據《華爾街日報》消息,許多潛在的投資者聽到Bird的計畫後都興致缺缺,融資計畫最後不得不被擱置;Lime先前曾告訴潛在投資者,要以大約40億美元估值進行融資,但最後則降低到20~30億美元的估值進行融資。

供需失衡、破壞頻傳,潛在投資者踩煞車

本月初,才傳出Uber想要收購Bird和Lime,目的除了是希望進軍共享電動滑板車市場外,著眼的是想把Uber打造成「各類交通工具的一站式服務平台」,一次整合汽車、自行車與滑板車服務。事實上,Uber過去就曾投資過Lime,對於收購的謠言,Bird回應沒有出售公司的打算,Lime則不願表示任何意見。

投資者的態度之所以轉趨保守,其中一個原因是滑板車太容易壞掉。跟共享單車一樣,共享滑板車占據了地鐵出入口、人行道,在美國還有比較激進的人會把滑板車塞到垃圾桶、推入海中、甚至從高樓砸下,社群平台上就流傳許多故意撞倒一排電動滑板車,或是摔滑板車的破壞影像。

electric scooter
供需失衡、破壞頻傳,都讓潛在投資者踩了煞車。
圖/ shutterstock

在部分災情特別慘的市場中,投資者認為滑板車的使用周期只有大約兩個月,根本來不及回收成本就報銷。面對質疑,Bird和Lime告訴投資者會引進更耐用的車款,認為大規模的損壞只不過是暫時的問題而已。

此外,像是Bird、Lime、Skip、Lyft這些業者都瘋狂在各大城市投放電動滑板車,導致車輛供過於求;另一方面,電動滑板車既非自行車、摩托車、電動機車,完全是置身在法律規範以外的新型交通工具,基於安全考量,美國部分城市已經完全禁止滑板車,減緩潛在擴張速度,但供需失衡、破壞頻傳,都讓潛在投資者踩了煞車。

關鍵字: #電動滑板車
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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